Cách AI phát hiện gian lận trực tuyến: Phương pháp & hiệu quả

Hầu như mọi ngành trong môi trường kinh doanh đều đang đầu tư vào hoặc ít nhất là xem xét đầu tư vào trí tuệ nhân tạo (AI), bao gồm cả học máy (ML), một trong những tập hợp con nổi tiếng nhất của AI. Các giải pháp AI và ML tiên tiến đã và sẽ tiếp tục chuyển đổi các lĩnh vực như sản xuất, điện tử tiêu dùng, tiếp thị và chăm sóc sức khỏe, cùng nhiều lĩnh vực khác.

Khi thế giới ngày càng trở nên kỹ thuật số, các giải pháp AI và ML có thể cung cấp hỗ trợ rất cần thiết cho nhiều loại hình công ty, cơ quan chính phủ và cá nhân. Xem xét các trường hợp đánh cắp danh tính và các hình thức lừa đảo trực tuyến khác đang gia tăng như thế nào, khiến các doanh nghiệp phải vật lộn để đối mặt với những hậu quả tiêu cực.

Lừa đảo trực tuyến không phải là mới. Tuy nhiên, AI đóng vai trò chính trong việc giúp các tổ chức phát hiện và ứng phó với gian lận. Dưới đây, hãy tìm hiểu thêm về lợi ích của AI trong việc phát hiện gian lận trực tuyến, một số phương pháp mà các công ty sử dụng để phát hiện gian lận dựa trên AI và hiệu quả của những phương pháp này trong việc ngăn chặn các trường hợp gian lận đang theo dõi họ.

Tổng quan ngắn gọn về gian lận trực tuyến

Phát hiện gian lận phục vụ một chức năng thiết yếu trong thế giới kinh doanh hiện đại. Từ các thương hiệu thương mại điện tử đến các tổ chức tài chính và mọi thứ ở giữa, nhiều loại gian lận trực tuyến khác nhau, còn được gọi là gian lận trên internet, có thể ảnh hưởng đến nhiều tổ chức công cộng và tư nhân.

Văn phòng Công nghệ Thông tin Bắc Carolina định nghĩa gian lận trực tuyến là bất kỳ chương trình nào sử dụng internet để xuất bản các lời mời chào gian lận, chuyển tiền kiếm được thông qua các hoạt động gian lận hoặc thực hiện các giao dịch gian lận. Một số loại gian lận internet phổ biến bao gồm, nhưng không giới hạn ở:

• Phí tạm ứng (lừa đảo thư Nigeria)
• séc giả
• Gian lận thẻ tín dụng hoặc thẻ ghi nợ
• Sơ đồ kim tự tháp
• Lừa đảo kinh doanh hoặc việc làm
• Đề án đầu tư
• Không giao hàng hóa hoặc dịch vụ

Đánh cắp danh tính và các cuộc tấn công lừa đảo cũng là những ví dụ phổ biến về lừa đảo qua internet. Cả hai những tội ác này là mối đe dọa cho bất kỳ ai sử dụng internet, đặc biệt là những người dùng lưu trữ dữ liệu nhạy cảm, như số An sinh xã hội (SSN) hoặc số thẻ tín dụng.

Lợi ích của việc phát hiện gian lận dựa trên AI

Các giải pháp phát hiện gian lận dựa trên AI là không thể thiếu đối với tổ chức hiện đại. Các hệ thống này tận dụng sức mạnh của AI để tìm hiểu về gian lận, phát hiện các trường hợp gian lận và duy trì hoạt động kinh doanh suôn sẻ. Dưới đây là những lợi ích chính mà các giải pháp phát hiện gian lận dựa trên AI mang lại:

• Một hình thức phát hiện gian lận nhanh chóng và hiệu quả hoạt động 24/7
• Giảm lao động và sai sót của con người
• Dự đoán tốt hơn dựa trên khả năng kiểm tra các tập dữ liệu lớn
• Xác định các đặc điểm gian lận độc đáo, tinh vi mà con người có thể không xác định được
• Có thành tích thành công, đặc biệt là trong việc phát hiện gian lận ngân hàng và bảo hiểm
• Chi phí-hiệu quả
• Khả năng mở rộng

Những lợi ích này làm cho các hệ thống phát hiện gian lận dựa trên AI trở thành khoản đầu tư đáng giá cho hầu hết các công ty. Tuy nhiên, người ta thường hiểu rằng các công cụ AI và ML làm việc tốt nhất bên cạnh những nhân viên lành nghề.

Mặc dù các mô hình AI và ML thường yêu cầu ít sự giám sát của con người hơn so với các công nghệ kinh doanh truyền thống, các doanh nghiệp vẫn nên xem xét việc giữ lại nhân viên để hỗ trợ các sáng kiến ​​phát hiện gian lận.

3 phương pháp: Tận dụng AI để phát hiện gian lận

Dưới đây là ba phương pháp sử dụng AI để phát hiện các trường hợp gian lận trực tuyến mà một số doanh nghiệp sử dụng để cải thiện các chiến lược phát hiện gian lận của họ.

1. Tổ chức tài chính, bảo hiểm và tuân thủ

Các công ty công nghệ tài chính, ngân hàng và nhà cung cấp bảo hiểm làm việc với dữ liệu khách hàng có độ nhạy cao và phải đáp ứng các yêu cầu tuân thủ khác nhau để hoạt động thành công. Do đó, vai trò của việc thiết lập các thông lệ phát hiện gian lận tốt thậm chí còn quan trọng hơn trong các ngành này.

Ví dụ: Bank of America sử dụng AI cho nhiều mục đích khác nhau, bao gồm cả phát hiện gian lận. Tổ chức sử dụng AI để lược qua dữ liệu liên quan đến các giao dịch gian lận trong quá khứ. AI phát triển sự hiểu biết về những gì làm cho một giao dịch đáng ngờ và được đào tạo để gắn cờ bất kỳ hành vi gian lận tiềm ẩn nào trong tương lai.

2. Gian lận trong giao dịch và thương mại điện tử

Các doanh nghiệp thương mại điện tử phải hoàn thành hàng nghìn giao dịch mỗi ngày, điều này có thể là thách thức đối với cả những nhà quản lý gian lận dày dạn kinh nghiệm nhất.

Với hệ thống phát hiện gian lận dựa trên AI, người quản lý có thể nhập dữ liệu lịch sử để hiểu lý do tại sao các trường hợp giao dịch gian lận trong quá khứ không bị gắn cờ. Từ đó, các công ty có thể thu được thông tin chi tiết có giá trị về các chiến lược phát hiện gian lận hiện tại của họ và thực hiện các điều chỉnh để phát hiện gian lận hiệu quả hơn.

3. Chơi game trực tuyến và hành vi tài khoản đáng ngờ

Các công ty trò chơi trực tuyến, như ứng dụng sòng bạc và nền tảng cá cược, đang trở nên phổ biến hơn đối với người tiêu dùng. Tuy nhiên, chúng cũng làm tăng nguy cơ gian lận. Experian gợi ý rằng khi nhiều người dành thời gian ở nhà hơn trong thời gian xảy ra đại dịch, thì các trường hợp gian lận cờ bạc trực tuyến cũng tăng lên.

Do đó, các công ty trò chơi trực tuyến và các tổ chức khác trong ngành công nghiệp trò chơi đang tận dụng khả năng phát hiện gian lận bằng AI để gắn cờ các tài khoản đáng ngờ. Một số giải pháp yêu cầu người dùng phải đi thông qua quá trình xác minh danh tính, giúp giảm cơ hội gian lận. Ngoài ra, các công ty này có thể đáp ứng các yêu cầu tuân thủ bằng cách kiểm tra độ tuổi của người dùng để đảm bảo họ đang đánh bạc hợp pháp.

Các phương pháp phát hiện gian lận do AI cung cấp có hiệu quả không?

Cuối cùng, các công ty phải có giao thức phát hiện gian lận âm thanh tại chỗ khi tiến hành điều tra, dù là nội bộ hay bên ngoài. Ba phương pháp được mô tả ở trên cho thấy các hệ thống phát hiện gian lận do AI cung cấp có hiệu quả. Tuy nhiên, các công ty phải hiểu rằng không có một công nghệ hay giải pháp phần mềm hoàn hảo nào có thể xử lý mọi trường hợp gian lận.

Thật không may, các trường hợp gian lận là phổ biến và không có doanh nghiệp nào hoàn toàn không phải đối mặt với một số hình thức gian lận. Các tổ chức trên toàn cầu mất hàng nghìn tỷ đô la mỗi năm do gian lận, và người tiêu dùng bị mất khoảng 5.8 tỷ đô la do gian lận năm 2021 tăng 70% so với năm trước. Con số đó có thể còn cao hơn nếu các trường hợp không được báo cáo được tính.

Tương lai của AI để phát hiện gian lận

Gian lận là một vấn đề nghiêm trọng mà nhiều ngành đang phải vật lộn với, đặc biệt là trong đại dịch toàn cầu. Tuy nhiên, việc sử dụng công nghệ tiên tiến mới nhất như AI và ML cho mục đích phát hiện gian lận có thể mang lại hiệu quả cho các tổ chức.

Chi phí trả trước cho các giải pháp này có thể cao, nhưng các doanh nghiệp nghiêm túc trong việc bảo vệ khách hàng và tài sản của mình nên cân nhắc thực hiện các khoản đầu tư đáng giá này.